我能够为y1和y2创建一个geom_point()图但我希望能够创建一个允许我使用很多的密度图(我使用5 y变量作为示例)但我最多会有50个变量)
这是我作为参考创建的一些玩具数据:
y1 y2 y3 y4 y5
0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
0.000100 0.000000 0.000100 0.000100 0.000000
0.000100 0.000100 0.000400 0.000200 0.000000
0.000100 0.000100 0.000400 0.000200 0.000100
0.000300 0.000100 0.000300 0.000200 0.000100
0.000300 0.000100 0.000000 0.000000 0.000300
0.000300 0.000100 0.000000 0.000200 0.000600
0.000400 0.000200 0.000100 0.000100 0.000500
0.000500 0.000100 0.000100 0.000100 0.000400
0.000500 0.000300 0.000100 0.000000 0.000700
0.000700 0.000400 0.000100 0.000300 0.000700
0.001100 0.000400 0.000100 0.000200 0.000900
基本上,这些值是参考点变化的绝对值(显然,我使用系列中的第一个x值作为参考)。我希望看到数据变化的密度(或带有内核平滑的直方图),其中x值是第1天,第2天,第3天,......第12天的类别。
就像我说的,我想我想要像
这样的东西setwd("null")
data <- read.table("data.csv", header=TRUE, sep=",")
n <- 5 # number of variables
for (i in 1:n) {
ggplot(data,aes(x=time, y = paste0("day.", i),color="grey"))
+geom_density() + geom_density(aes(y = paste0("day.", i+1),color="grey"))
}
如果有人能帮助我,我们将不胜感激!
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